Estrategia de 360 ​​° con análisis de datos

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Tener una estrategia de 360º implica tener una visión holística, tanto del propio negocio como de la experiencia del cliente a través de la analítica de datos. En el mundo moderno, donde las personas utilizan una variedad de plataformas en línea y permanecen conectadas durante muchas horas al día, tener esta visión de 360º es un imperativo estratégico para obtener una ventaja competitiva.

¿Cómo se alinea un proyecto con esta estrategia?

La vista de 360 ​​° proporciona una perspectiva integral de la relación de los clientes con la organización y, por lo tanto, aprovecha los datos de diferentes puntos de contacto y muestra una imagen completa de quiénes son. De hecho, es la base para hacer que la relación con los clientes sea más vivencial que transaccional, como exige la época.

Al mismo tiempo, una visión de 360 ​​° permite mostrar la relación de los clientes con la marca tanto en el último (historial como consumidor e interacciones en los distintos canales a lo largo del recorrido del cliente), como en el Regalo (comportamientos actuales, cómo se vincula e interactúa con la organización, a través de qué canales). Y al hacerlo, es más fácil anticipar lo que es probable que suceda en el futuro.

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Con esta información y las capacidades analíticas adecuadas, es posible tener una percepción más clara del cliente, de sus necesidades, de su nivel de satisfacción y de su valor, y fidelizarlo personalizando y optimizando sus experiencias. Los clientes también se pueden segmentar para definir acciones diferenciadas y reducir los costos de las campañas de marketing utilizando todos los recursos, no solo económicos sino también de personas, para trabajar solo aquellos prospectos que son objetivos calificados para la empresa.

Además, la vista de 360 ​​grados del cliente ayuda a identificar a aquellos en riesgo de irse y permite a los equipos de ventas abordar de manera proactiva su insatisfacción.

¿Cómo lograrlo con la analítica de datos?

Hoy en día, las organizaciones están respaldadas por herramientas modernas, algunas impulsadas por IA (inteligencia artificial), que permiten convertir grandes cantidades de datos en información útil para tomar decisiones comerciales.

Lo que se busca al utilizar estas plataformas es dejar de tener Big data, pero de datos inteligentes –Es decir, a partir de datos debidamente contextualizados, categorizados y analizados–, de manera que se puedan personalizar estrategias, aportar contenidos de auténtico valor e interés y ofrecer experiencias inolvidables a los clientes. Contenido relevante en el momento adecuado.

Ahora bien, ¿cómo se organiza una estrategia de atención al cliente de estas características? El primero es tener el compromiso organizacional de colocar al cliente en el centro de la estrategia comercial general y enfocarse en obtener la inteligencia del cliente deseada o la inteligencia del cliente. Para lograr esto último, es necesario contar con una estrategia de gestión de datos y diseñar protocolos que incentiven a todos los departamentos a ingresarlos en un formato consistente. ¿Por qué razón? Porque la inteligencia del cliente requiere datos de alta calidad: debe estar «limpia», organizada y categorizada. De lo contrario, la información no será precisa ni relevante.

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Herramientas apropiadas

estrategia2036020big20data-6153211Las tecnologías de big data permiten obtener esta visión integral del cliente de forma más rápida y sencilla. Al crear un modelo de 360º, debemos recopilar una amplia gama de información y combinarla en un solo sistema: una herramienta para administrar los datos.

Debido a que el mar de datos que tienen las empresas puede ser abrumador, una buena recomendación Es en primer lugar identificar la necesidad del negocio y priorizar los casos de uso que ofrecen mayor valor, ya que esto a su vez permitirá identificar los tipos de datos a adquirir y luego seleccionar las analíticas a aplicar. Es decir, para enfocar adecuadamente la recopilación de datos, los líderes de ventas deben saber lo que quieren medir y establecer claramente una visión de lo que quieren lograr.

En segundo lugar, se debe construir una base para el perfil del cliente: es mejor comenzar con los elementos mínimos de datos que lo identifican. En este caso, será necesario centrarse en la higiene de los datos e instalar procesos para etiquetarlos y agilizarlos.

En etapas iniciales será conveniente aprovechar sus propios datos obtenidos de diversas fuentes (sitios web, redes sociales, publicidad, CRM, etc.). Luego habrá tiempo para incorporar datos de terceros (bases de datos externas, fuentes de datos públicas, etc.), que enriquecerán la visión integral.

Etapa de análisis

Una vez obtenida la información se deberá impulsar la etapa de análisis de datos, que es la que permitirá obtener valor comercial de los mismos. Comprender mejor a los clientes y cómo interactúan con la organización es una de las claves para brindarle lo que necesita, cuando lo está buscando. Como dice McKinsey: «Si los datos son el aceite de la era digital, la analítica es el motor que los convierte en energía».

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A medida que la organización madura su análisis de datos, puede avanzar con procesos de análisis predictivo que le permitirán detectar patrones de comportamiento y anticipar posibles comportamientos futuros. Con esta información, puede ajustar sus estrategias, tanto para vender más como para optimizar los niveles de satisfacción del cliente.

En definitiva, al tener una visión 360º de su negocio y de sus clientes, las empresas sientan las bases de su estrategia de análisis de datos, que puede volverse más compleja en el futuro. De esta forma, acceden a la información necesaria para ofrecer experiencias cada vez más satisfactorias a sus clientes, potenciar el engagement 360º y aumentar las ventas, lo que naturalmente tendrá un impacto muy positivo en su cuenta de resultados.

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